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J-GLOBAL ID：201702259040292600   整理番号：17A1855059

三次元点雲モデルにおける特徴点記述子とそのマッチングアルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Descriptor and Matching Algorithm of Feature Point in 3D Point Cloud

著者 (4件)： Xiong Fengguang (中北大学 計算机与控制工程学院,太原,030051) ,  Cai Jinru (中北大学 計算机与控制工程学院,太原,030051) ,  Kuang Liqun (中北大学 計算机与控制工程学院,太原,030051) ,  Han Xie (中北大学 計算机与控制工程学院,太原,030051)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 38  号： 3  ページ： 640-644  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 特徴点の記述は三次元物体認識において非常に重要な意義を持ち、一般的な記述子次元数が大きすぎることによる特徴点マッチングに要する時間、空間消耗が大きいなどの問題に対して、共分散記述子を提案し、特徴点近傍の幾何特徴の共分散行列を計算することで特徴点を記述する。この記述子を特徴点マッチングに適用した。実験結果は,この記述子がマッチング時間を大幅に減らすだけでなく,剛性変換,雑音,サンプリング密度の変化に対してもロバストであることを示した。最後に、典型的な相関分析を用いて、誤マッチング点に対して除去を行い、良好な特徴点マッチング効果を得た。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 幾何学 ,  物体認識 ,  共分散 ,  *三次元 ,  *マッチング ,  剛性 ,  雑音 ,  *雲モデル ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 相関分析 ,  共分散行列 ,  *マッチングアルゴリズム ,  *特徴点 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： feature point ,  geometric features ,  covariance descriptor ,  feature matching ,  canonical correlation analysis

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 点雲 ,  モデル ,  特徴点 ,  記述子 ,  マッチングアルゴリズム ,  研究